基于预测模型的浮选过程pH值控制
唐朝晖1
刘金平1
陈青2
桂卫华1
杜金芳1
1.中南大学信息科学与工程学院,湖南长沙,4100832.中南大学信息科学与工程学院,湖南长沙410083;湖南工业大学计算机与通信学院,湖南株洲412008
摘要：矿浆pH值是泡沫浮选过程中的一个非常重要的被控量.目前,多数选厂的矿浆pH值控制基本是依靠现场工人定期对矿浆样本进行pH值测量,凭主观经验对pH调整剂进行调整.由于操作工人的主观性和随意性的影响以及矿浆样本pH值测量与药剂调整间存在的较长的时间滞后,矿浆pH值波动频繁,很难使矿物浮选保持在一个稳定最优生产状态下运行.为了使矿浆pH值保持在一个期望的生产状态,基于浮选泡沫表面视觉信息提出了一种新的矿浆pH值控制方法,分别采用基于泡沫视觉信息的自适应遗传混合神经网络AG-HNN和自适应遗传PID(AG-PID)控制方法建立了矿浆pH值预测模型和pH值控制模型,基于所建立预测和控制模型对浮选药剂用量进行调整,解决了浮选矿浆pH值波动问题.工业浮选现场的实验结果表明该方法可以使矿浆pH值保持在一个期望的范围内,有效提高浮选性能.
关键词：pH控制浮选过程预测模型
分类号：TP273(自动化技术及设备)
资助基金：国家自然科学基金(61134006)国家自然科学基金(61071176,61171192,61272337)
论文发表日期：2013-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 885-890 )
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